¿Qué es la red neuronal BP?

La idea básica del algoritmo BP es que el proceso de aprendizaje consta de dos partes: propagación hacia adelante de la señal y propagación hacia atrás del error, en la propagación hacia adelante, las muestras de entrada se introducen desde la capa de entrada y cada capa oculta se procesa capa por capa; y transmitido a la capa de salida. Si la salida de la capa de salida no cumple con las expectativas, el error se devuelve capa por capa como una señal de ajuste y la matriz de peso de conexión entre neuronas se procesa para reducir el error. Después de un aprendizaje repetido, el error finalmente se reduce a un rango aceptable. Los pasos específicos son los siguientes:

1. Extraer muestras del conjunto de entrenamiento e ingresar la información en la red.

2. La salida real de la red neuronal se obtiene mediante el procesamiento directo capa por capa de las conexiones entre nodos.

3. Calcular el error entre la salida real y la salida esperada de la red.

4. Transmita el error a las capas anteriores capa por capa y cargue la señal de error en el peso de la conexión de acuerdo con ciertos principios, de modo que el peso de la conexión de toda la red neuronal se transforme en la dirección. de reducción de errores.

5. Repita los pasos anteriores para cada par de muestras de entrada y salida en el conjunto de entrenamiento hasta que el error de todo el conjunto de muestras de entrenamiento se reduzca para cumplir con los requisitos.

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